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遠距醫療資訊安全法制之比較研究

為了解決世界v1缺點的問題，作者劉旭華 這樣論述：

遠距醫療在臺灣已經發展20多年，過去主要是為了解決山地、離島及偏遠地區醫療資源不足的問題，而後由於國人就醫習慣以及城市就醫的便利性，一直未被廣泛使用。正如提出論文構想時的預期，民眾對遠距醫療視訊診療的需求會隨著COVID-19疫情延燒而大幅提升，為因應疫情增加了遠距醫療運用的不只我國，包括美國、英國及鄰近的日本，都有條件的核准可以使用一般通訊或社交軟體進行遠距醫療視訊診療服務。由於此類社交或通訊軟體以及相關遠距醫療的軟硬體設備，都存在著駭客入侵、資料被竊、資訊外流及影響醫療進行等等資安疑慮，因此不得不重視遠距醫療資訊安全的課題。本論文著重於目前社會上的重要議題，隨著COVID-19疫情在全世

界蔓延，非接觸式的醫療照護成為醫療模式中備受矚目的焦點。本文目的是希望針對我國遠距醫療過程中資訊安全的威脅點，藉由不同國家的資訊安全管制模式進行分析，期能找出合適我國、清楚且能夠施行之資訊安全管理規範，透過遠距醫療資訊安全管理規範，以確保能同時兼顧病人的醫療安全與資訊安全。 本論文的研究方法係使用文獻分析法、比較研究法、以及訪談法，從國內外重要的文獻進行分析，再加上國內包括醫療資訊、資訊安全、法律專業與業界等專家訪談的意見彙整。結果顯示在美國雖沒有遠距醫療的聯邦法律，但每個州都有該州關於遠距醫療的規範，隨著 COVID-19 疫情延燒，美國醫學會制定及發布遠距醫療實施手冊，協助醫療機構更

快速導入遠距醫療。美國《健康保險可攜與責任法》(HIPAA Act) 即針對個人醫療健康資訊進行相關規範，其中資安規則 (Security Rule) 係為對個人醫療資訊安全管理的主要架構，受管轄或被涵蓋的機構除了應符合合理的資訊安全維護之要求外，同時也應具備資訊安全維護措施的能力及執行風險分析和危害管理的能力。在英國，個人資料保護與資訊安全防護係基於2018 年英國《通用資料保護法》(UK GDPR) 的一般原則、《資料保護法》(DPA) 之資料保護原則以及《網路和資訊系統管理條例》 (NIS) 所規範。英國醫療的資訊安全規範主要是由國民保健署 (NHS) 轄下之NHS Digital負責；

NHS Digital 要求醫療機構的資訊或資訊管理部門應提供資訊安全保證，並要求有權訪問 NHS 病人資料和系統的組織，皆應符合國家資訊安全標準及實施資訊安全管理。日本遠距醫療的照護指南，首先是由日本醫學會製作及公佈，而後再由主管機關厚生勞動省進一步修訂及公告出《遠距醫療適切指南》；《遠距醫療適切指南》將遠距醫療區分為有與醫療院所的醫療資訊系統介接或未有與醫療資訊系統介接兩種方向，來進行不同程度的管制模式。 在遠距醫療的過程中，從在地的病人端一直到遠端的醫療院所，包括病人或家屬用於傳輸資料的裝置、家用的網路和網路閘道器設備、網際網路與4G/5G、遠距醫療平台、醫療院所內的網路和網路閘道

器設備、醫療從業人員、遠距醫療平台業者等，都各自有相關的資安威脅及資安風險，因此，本文建議在病人端的資訊安全防護可參酌國外之經驗，適切的使用加密技術及身分驗證機制，並設計簡單的定型化契約，約束病人端不進行可能違反資訊安全的行為。在遠距醫療的設備與平台的資訊安全防護中，若使用的平台係由政府提供，應該會較具公信力也比較安全，但可能會限制了產業競爭與發展；因此，從角色上思考，建議由主管機關訂出遠距醫療平台認證的標準及管制規範，並訂定平台資料儲存、傳輸之管理規範，若有違規情形主管機關就有明確之依據可以要求進行改善。此外，也建議醫療機構在選擇遠距醫療平台時，應選任合適的廠商與之簽署合作契約，同時醫療機構

也要「監督」其資訊安全維護情形，並要求出具符合資安之證明，以維護病人個人資料安全、資訊安全及病人安全。在網路安全、網路閘道器設備及傳輸協訂中，建議應限制使用安全的網路進行訪問，同時應使用傳輸協定及進行未授權訪問之預防措施，同時也應進行身份管理、訪問管理及漏洞管理，並佈署防火牆、入侵偵測與入侵預防系統，以進行網路及傳輸安全維護。 遠距醫療有望成為未來新醫療常模中不可或缺的一部分，同時也是持續性及整合性的醫療照護模式，在兼顧安全與效率的要求下，本文不僅提出對於遠距資訊安全管理規範的建議，同時也提出相關法規範修改之建議，期能對提升遠距醫療之效率與安全略盡棉薄之力。

IC晶圓圖案之自動化瑕疵檢測

為了解決世界v1缺點的問題，作者林泰全 這樣論述：

AOI檢測(Automated Optical Inspection)為運用機器視覺作為檢測的技術，改良傳統人力需配合光學儀器進行檢測的缺點並可增加產品品質的良率。AOI檢測的應用在現代越來越普及，在業界也有許多應用，如印刷檢查、隱形眼鏡檢測、醫療診斷及晶圓檢測等。其主要目的是為減少人力成本、增加產品品質並提升產線效率。隨著科技日新月異的發展及電腦硬體效能的提升，許多產業都朝著自動化的方向發展。晶圓為最常見的半導體材料，也是IC製造不可或缺的一個元素，其種類非常多樣化，瑕疵的特徵也大不相同，所以在檢測時，如要只用傳統影像演算法去判斷會非常困難，所以本研究主要使用深度學習結合影像辨識之技術，並

透過少量樣本，來獲取良好的檢測結果。在深度學習的模型選用上，本研究使用Variational Autoencoder及YOLOv4來做為檢測模型，這兩種架構不僅辨識速度迅速及精準度也很高。檢測流程會先利用YOLOv4將廠商所提供影像中的瑕疵及非瑕疵Pattern抓出，再利用Variational Autoencoder或影像處理的方式來進行驗證，在研究中也有碰上一些問題及困難，之後也會依序去做介紹。本研究的目標為在樣本數較少的情況下也可以利用深度學習進行訓練，並配合電腦視覺的技術自動化即時檢測晶圓瑕疵，取代傳統人力檢查，節省成本增加良率，並設計一套使用者介面可供產線人員操作。